在数据中显示共享和独特的特征答案

【问题标题】：Show shared and unique characteristics in a data在数据中显示共享和独特的特征
【发布时间】：2020-12-20 20:00:58
【问题描述】：

我有一个 OTU（观察）和植物物种的数据集。我想可视化植物物种之间共享和独特的 OTU。

这是数据的一部分

.OTU.ID T..kraussiana R..venulosa T..africanum T..repens I..evansiana Z..capensis V..unguiculata E..cordatum
   <chr>           <dbl>       <dbl>        <dbl>     <dbl>        <dbl>       <dbl>          <dbl>       <dbl>
 1 Glomus           6150         207            0       111         1144         945           9112        8862
 2 Claroi~           638          71          706        55         1415         510          10798         573
 3 Glomus~          9232        1757          269      1335            0           0             87        1210
 4 Glomus~           133           0            0         0            0           0           6764        3415
 5 Glomus           5292           0         1997         0           16         857             66        6562
 6 Glomus~          1596        2675         1167      1800           27         552              0          21
 7 Glomus~           119         179          544       148            0         792          24967        2471
 8 Glomus~         10493           0            0         0          175           0              0         357
 9 Glomus~          4011           0            0         0            0           0              0         477
10 Glomus           2099        1012           15       902            0         726              0          28

【问题讨论】：

标签： r summary vegan inext

【解决方案1】：

vegan::rarecurve 完成这项工作。

library(vegan)
rarecurve(dat[-1], sample=min(rowSums(m)), col="#F48024", lwd=2, 
          main="This could be your title", cex=0.8)

数据：

dat <- read.table(header=TRUE, text="
.OTU.ID T..kraussiana R..venulosa T..africanum T..repens I..evansiana Z..capensis V..unguiculata E..cordatum
 1 Glomus           6150         207            0       111         1144         945           9112        8862
 2 Claroi~           638          71          706        55         1415         510          10798         573
 3 Glomus~          9232        1757          269      1335            0           0             87        1210
 4 Glomus~           133           0            0         0            0           0           6764        3415
 5 Glomus           5292           0         1997         0           16         857             66        6562
 6 Glomus~          1596        2675         1167      1800           27         552              0          21
 7 Glomus~           119         179          544       148            0         792          24967        2471
 8 Glomus~         10493           0            0         0          175           0              0         357
 9 Glomus~          4011           0            0         0            0           0              0         477
10 Glomus           2099        1012           15       902            0         726              0          28
")

【讨论】：

谢谢。我相信这是一条稀疏曲线。很有帮助。我想要一种方法来查看物种中哪个 OTU 出现最多，哪个出现最少，可能将这些量化为百分比
@ngwokechukwubuikem 我明白了。你是在寻找prop.table(rowSums(dat[-1]))，然后是barplot(prop.table(rowSums(dat[-1])))？